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1、近年來(lái),利用在線生物文獻(xiàn)構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)庫(kù)引起越來(lái)越多的關(guān)注,它包括文獻(xiàn)中生物數(shù)據(jù)的自動(dòng)收集、組織和分析。在線生物文獻(xiàn)中圖表及圖表標(biāo)題表示的數(shù)據(jù)包含研究結(jié)果等重要信息,如何有效利用這些信息,已經(jīng)成為當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘的熱點(diǎn)問(wèn)題。從在線生物文獻(xiàn)構(gòu)建專業(yè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù),其步驟包括在線生物文獻(xiàn)的自動(dòng)下載;文獻(xiàn)中圖表和圖表標(biāo)題的獲??;圖表-圖表標(biāo)題對(duì)分割為嵌圖-嵌圖標(biāo)注對(duì);嵌圖-嵌圖標(biāo)題對(duì)的圖像特征和文本特征提?。蛔R(shí)別在線文獻(xiàn)中特定類別的圖像;最終構(gòu)建能解釋
2、在線生物文獻(xiàn)中特定圖像的知識(shí)系統(tǒng),為專業(yè)科學(xué)和技術(shù)工作者提供共同的研究平臺(tái)和資源(大型專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù))以及海量信息的高效檢索和組織能力(搜索引擎)。
本文研究了從在線生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)構(gòu)建核磁共振圖像庫(kù)的3個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。(1)采用嵌圖遞歸分割,基于高斯混合模型的核磁共振圖像檢測(cè)和基于形態(tài)學(xué)的區(qū)域增長(zhǎng)算子方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖表的嵌圖分割;(2)基于高斯混合模型及光學(xué)字符識(shí)別的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖表中嵌圖序號(hào)的檢測(cè)與識(shí)別;(3)提取嵌圖-嵌圖標(biāo)注對(duì)的圖像
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